Claude Code나 ChatGPT Agent를 써봤다면 AI가 실제로 코드를 작성하고 시스템을 조작하는 모습에 놀랐을 겁니다. 하지만 비용도 만만치 않고, 내부 동작을 커스터마이징하기도 어렵죠. Open-Agent는 이런 상용 에이전트 서비스의 오픈소스 대안으로, 여러 AI 모델이 협력하여 작업을 수행하는 멀티 에이전트 시스템을 직접 구축하고 운영할 수 있게 해줍니다.

핵심 포인트:

• 멀티 모델 협업의 힘: OpenAI, Claude, Gemini 등 여러 최첨단 모델들이 하나의 프레임워크 안에서 협력하여 복잡한 작업을 분담 처리. 단일 모델의 한계를 넘어 각 모델의 강점을 조합
• 의사결정 중심 설계: 프롬프트 최적화 경쟁에서 벗어나 구조화된 계획-평가-옵션 제시를 통해 사용자가 최종 결정권을 유지하면서 AI의 도움을 받는 방식
• Docker로 5분 배포: 복잡한 설정 없이 Docker Compose 하나로 자체 서버에 완전한 에이전트 시스템 구축 가능. 기업 환경에서 민감한 데이터를 외부로 보내지 않고 운영

멀티 에이전트 시스템이 필요한 이유

단일 AI 에이전트는 아무리 강력해도 한계가 있습니다. 복잡한 작업을 처리할 때 하나의 모델이 모든 것을 잘하기는 어렵죠. 예를 들어 코드 작성은 Claude가 뛰어나고, 이미지 생성은 DALL-E가 잘하고, 웹 검색은 Perplexity가 효율적입니다.

멀티 에이전트 시스템은 이런 각 모델의 강점을 하나로 묶어냅니다. IBM이 정의하는 멀티 에이전트 시스템(MAS)은 여러 AI 에이전트가 집합적으로 작동하며 각자의 특성을 유지하면서도 협력적으로 행동하는 구조입니다. Open-Agent는 바로 이런 철학을 실현한 플랫폼입니다.

상용 서비스들은 폐쇄적입니다. 내부가 어떻게 작동하는지 알 수 없고, 커스터마이징도 제한적이며, 데이터는 외부 서버로 나갑니다. 오픈소스 대안이 중요한 이유가 여기에 있습니다.

Open-Agent의 핵심 특징

Open-Agent는 단순히 기존 상용 서비스를 모방하는 데 그치지 않습니다.

첫째, 진짜 멀티 모델 협업입니다. 하나의 채팅창에서 여러 최첨단 모델들이 함께 작업합니다. 코드 생성이 필요하면 Claude가, 이미지가 필요하면 DALL-E가, 웹 리서치가 필요하면 Perplexity가 나섭니다. 각 작업에 최적화된 모델을 자동으로 선택하거나 직접 지정할 수 있습니다.

둘째, 의사결정 구조가 다릅니다. 대부분의 AI 도구는 프롬프트 작성에 모든 걸 의존합니다. Open-Agent는 ‘Spec & Context Engineering’이라는 접근법을 사용합니다. 에이전트가 계획을 세우고, 각 옵션을 평가하고, 결과를 표면화하면 사용자가 최종 결정을 내립니다. AI는 도우미 역할에 충실하고, 통제권은 사용자에게 남습니다.

셋째, 완전한 자체 호스팅이 가능합니다. 코드 전체가 Apache 2.0 라이선스로 공개되어 있습니다. 원하는 대로 수정하고, 자체 서버에 배포하고, 기업 내부 시스템과 통합할 수 있습니다. 민감한 데이터를 외부로 보내지 않아도 됩니다.

Docker로 5분 만에 배포하기

Open-Agent는 Node.js, Rust, NestJS로 구성된 모노레포 프로젝트입니다. 하지만 직접 개발 환경을 구축할 필요는 없습니다. Docker만 있으면 됩니다.

필요한 것:

• Docker와 Docker Compose (Mac이라면 OrbStack 권장)
• 사용할 AI 서비스의 API 키들 (OpenAI, Anthropic, Google 등)

배포 과정:

프로젝트를 클론하고 배포 디렉토리를 만듭니다:

git clone https://github.com/AFK-surf/open-agent.git
cd open-agent
mkdir deploy
cd deploy

설정 파일을 복사합니다:

cp ../.docker/config.example.json ./config.json
cp ../.docker/docker-compose.yml ./docker-compose.yml

config.json 파일을 열어서 API 키를 입력합니다. OpenAI, Anthropic Claude, Google Gemini, Perplexity 등 사용하려는 서비스의 키를 넣으면 됩니다. 전부 필요한 건 아니고, 사용할 것만 설정하면 됩니다.

Docker Compose로 실행합니다:

docker compose up -d

이게 전부입니다. 브라우저에서 http://localhost:8080으로 접속하면 Open-Agent가 실행됩니다.

개발 환경으로 직접 돌리고 싶다면 Node.js 18-22, Yarn 4, Rust 툴체인이 필요합니다. 저장소 루트에서 yarn install로 의존성을 설치하고, PostgreSQL을 Docker Compose로 띄운 다음 yarn dev를 실행하면 됩니다. 하지만 대부분의 경우 Docker 배포만으로 충분합니다.

누가 Open-Agent를 써야 할까

스타트업과 중소기업: 상용 에이전트 서비스는 사용량이 늘어나면 비용도 급증합니다. Open-Agent는 자체 인프라에서 돌리기 때문에 AI API 비용만 내면 됩니다. 특히 민감한 고객 데이터를 다루는 헬스케어, 핀테크, 법률 분야에서 데이터를 외부로 보내지 않고도 AI 에이전트를 활용할 수 있습니다.

AI 엔지니어와 리서처: 에이전트 시스템의 내부를 이해하고 싶거나, 새로운 아이디어를 실험하고 싶다면 오픈소스가 최선입니다. 멀티 에이전트 협업 로직을 직접 수정하고, 새로운 모델을 통합하고, 독자적인 에이전트 아키텍처를 구축할 수 있습니다.

기업 개발팀: 내부 시스템과 긴밀하게 통합된 AI 에이전트가 필요한 경우입니다. 기업 데이터베이스, 내부 API, 레거시 시스템과 연결하여 맞춤형 자동화를 구축할 수 있습니다.

시작점으로서의 Open-Agent

Open-Agent는 완성된 제품이라기보다 시작점입니다. 프로젝트 README에서도 “Play with it, deploy it, enhance it”라고 말합니다. 기본 구조를 제공하지만, 각자의 필요에 맞게 확장하라는 것이죠.

멀티 에이전트 시스템은 AI의 다음 단계입니다. 단일 모델의 성능 경쟁에서 벗어나, 여러 전문화된 AI들이 협력하는 방식으로 진화하고 있습니다. 오픈소스 생태계가 이 진화를 가속화할 겁니다.

상용 서비스를 쓰는 것도 좋습니다. 하지만 내부를 들여다보고, 직접 만지고, 자기만의 방식으로 개선할 수 있다면 훨씬 더 많은 가능성이 열립니다. Open-Agent는 그 출발점이 될 수 있습니다.

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참고자료:

• Open-Agent 공식 웹사이트
• Open-Agent GitHub Repository
• Open-Agent Development Guide
• What is a Multi-Agent System? | IBM

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